Автор: Денис Аветисян
Представлен DanQing — крупнейший на сегодняшний день набор данных для обучения моделей, объединяющих зрение и язык, ориентированный на китайский язык.
Данный набор данных, состоящий из 100 миллионов пар изображений и текстов, значительно улучшает производительность в задачах кросс-модального поиска и обучения представлений.
Несмотря на значительные успехи в области обучения моделей «зрение-язык», развитие китайскоязычных аналогов существенно отставало из-за недостатка качественных данных. В настоящей работе представлена новая масштабная база данных DanQing: An Up-to-Date Large-Scale Chinese Vision-Language Pre-training Dataset, содержащая 100 миллионов пар «изображение-текст», собранных из сети Интернет. Эксперименты показали, что использование DanQing для предварительного обучения моделей значительно повышает их производительность в задачах китайскоязычного кросс-модального поиска и классификации. Сможет ли DanQing стать основой для создания нового поколения интеллектуальных систем, понимающих китайский язык и визуальный контент?
Неизбежные Компромиссы: Основы Данных DanQing
Существующие китайские наборы данных для обучения моделей, объединяющих зрение и язык, часто оказываются недостаточно масштабными и разнообразными, что существенно ограничивает эффективность предварительного обучения. Ограниченное количество образцов и узкий охват тематик приводят к тому, что модели испытывают трудности с обобщением знаний и адаптацией к новым, не встречавшимся ранее ситуациям. Это особенно заметно при решении сложных задач, требующих глубокого понимания контекста и тонкостей языка, поскольку модели, обученные на ограниченных данных, склонны к переобучению и неспособности к адекватной интерпретации визуальной информации в сочетании с текстовым описанием. Недостаток разнообразия в данных также препятствует развитию способности моделей к распознаванию объектов и сцен в различных условиях освещения, ракурсах и стилях, что снижает их практическую ценность и надежность.
Для преодоления ограничений существующих китайских наборов данных для задач компьютерного зрения и обработки естественного языка, был создан DanQing — масштабный ресурс, включающий сто миллионов пар «изображение-текст». Данные для этого набора были получены из открытого веб-архива Common Crawl, что позволило обеспечить широкий охват и разнообразие визуального и текстового контента. Создание DanQing призвано значительно улучшить возможности предварительного обучения моделей искусственного интеллекта, способствуя развитию более точных и эффективных систем понимания и генерации контента на китайском языке. Этот объемный ресурс предоставляет исследователям и разработчикам уникальную возможность для создания и тестирования новых алгоритмов и моделей машинного обучения.
Для обеспечения высокого качества данных в наборе DanQing была разработана многоступенчатая система фильтрации. Этот процесс включал в себя оценку семантической плотности текста и вычисление перплексии, что позволило отсеять пары изображение-текст с низким качеством или нерелевантным содержанием. Семантическая плотность определяла, насколько насыщен текст смыслом и соответствовал ли он изображению, в то время как перплексия измеряла, насколько хорошо языковая модель предсказывает последовательность слов в тексте. Комбинация этих метрик позволила эффективно удалить шумные данные и сформировать надежный набор данных для обучения моделей компьютерного зрения и обработки естественного языка, значительно повысив их производительность и обобщающую способность.
SigLIP2: Предварительное Обучение для Понимания на Китайском
Модель SigLIP2 прошла предварительное обучение на наборе данных DanQing с использованием метода Contrastive Learning. Этот подход предполагает обучение модели сопоставлению векторных представлений изображений и текста, что позволяет ей выучить общие признаки и установить связь между визуальной и текстовой информацией. В процессе обучения модель стремится минимизировать расстояние между соответствующими парами изображение-текст и максимизировать расстояние между несвязанными парами, что приводит к формированию согласованных векторных представлений (embeddings) для обоих типов данных.
Обучение модели SigLIP2 с использованием контрастного обучения на наборе данных DanQing позволило создать богатые векторные представления изображений и текста. Такой подход к формированию эмбеддингов способствует эффективному сопоставлению визуальной и текстовой информации, что, в свою очередь, значительно улучшает возможности модели в понимании и интерпретации данных, представленных в различных модальностях. Богатые представления позволяют модели находить более точные соответствия между визуальными элементами на изображении и их текстовым описанием, повышая общую производительность в задачах, требующих кросс-модального понимания.
Для обеспечения масштабируемости обучения модели SigLIP2 на большом наборе данных DanQing использовалась библиотека FAISS (Facebook AI Similarity Search). FAISS предоставляет эффективные алгоритмы для поиска ближайших соседей в пространствах высокой размерности, что позволило быстро находить соответствующие текстовые описания для изображений и наоборот. Это критически важно для реализации Contrastive Learning, где необходимо вычислять сходство между изображениями и текстом для обучения модели совместному представлению данных. Использование FAISS значительно сократило время обучения и позволило обрабатывать большой объем данных DanQing, содержащий миллионы пар изображений и текстов.
Оценка Эффективности: От Zero-Shot до Реальных Концепций
Модель SigLIP2 демонстрирует высокую эффективность в задачах Zero-Shot классификации, превосходя существующие модели на ряде стандартных бенчмарков. В частности, при использовании набора данных DanQing, SigLIP2 показала прирост производительности до 7.8% по сравнению с альтернативными решениями. Это свидетельствует о способности модели к обобщению и распознаванию изображений без предварительного обучения на целевом наборе данных, что делает её перспективной для широкого спектра приложений, где размеченные данные ограничены или недоступны.
Эксперименты по кросс-модальному поиску подтвердили способность модели SigLIP2 извлекать релевантные изображения по текстовым запросам и наоборот. Набор данных Flickr30K-CN, MSCOCO-CN и MUGE продемонстрировали среднее улучшение производительности в диапазоне 2.4%-2.8% по сравнению с существующими моделями. Это указывает на повышенную эффективность модели в установлении соответствий между визуальной и текстовой информацией, что важно для задач, требующих понимания взаимосвязей между модальностями.
Модель SigLIP2 демонстрирует способность к пониманию сложных и специфических концепций, таких как ‘Black Myth: Wukong’ (игра) и ‘Xiaomi SU7’ (автомобиль), что свидетельствует о ее способности к обобщению знаний за пределы стандартных наборов данных. Это указывает на то, что модель не просто запоминает характеристики объектов в обучающей выборке, но и способна к семантическому пониманию и классификации новых, ранее не встречавшихся концепций, что является ключевым фактором для применения в реальных сценариях.
В ходе сравнительного анализа с моделью ChineseCLIP, SigLIP2 продемонстрировала значительное превосходство в задаче Zero-Shot классификации изображений. Улучшение точности составило 7.6% для конфигурации SigLIP2-B/32, 7.8% для SigLIP2-B/16 и 7.7% для SigLIP2-L/16. Данные результаты подтверждают эффективность SigLIP2 в решении задач классификации изображений без предварительного обучения на целевом наборе данных.
За Пределами Бенчмарков: К Многомодальным Рассуждениям с LLaVA-NeXT
Интеграция SigLIP2 с большой языковой моделью (LLM) посредством архитектуры LLaVA-NeXT позволила создать систему, способную к многомодальному рассуждению. Этот подход объединяет возможности визуального восприятия SigLIP2 с мощностью генерации и понимания языка LLM, что позволяет модели не просто распознавать объекты на изображениях или понимать текст, но и устанавливать сложные связи между ними, делать выводы и генерировать осмысленные ответы. В результате, система демонстрирует способность к комплексному анализу информации, поступающей из различных источников, и предлагает решения, требующие логического мышления и понимания контекста, что открывает новые перспективы для создания интеллектуальных агентов, способных эффективно взаимодействовать с окружающим миром. Иллюзии прогресса, конечно, но кто устоит перед соблазном автоматизации?
Сочетание визуального и текстового анализа позволяет модели не просто распознавать объекты и слова, но и устанавливать между ними сложные связи, формируя целостное понимание контекста. Это, в свою очередь, открывает возможность для генерации связных и содержательных ответов, имитирующих человеческое мышление. Модель способна не только описать увиденное, но и объяснить взаимосвязи между элементами изображения и текстового запроса, предоставляя информативные и логически обоснованные результаты. Такой подход позволяет создавать интеллектуальных агентов, способных эффективно взаимодействовать с окружающим миром и предоставлять полезную информацию пользователям. В конце концов, все эти алгоритмы — лишь инструменты, а не замена человеческому разуму.
Полученные результаты демонстрируют значительный потенциал данного подхода в создании интеллектуальных агентов, способных взаимодействовать с окружающим миром более естественным и интуитивно понятным образом. Модель, объединяющая SigLIP2 и большую языковую модель (LLM) через архитектуру LLaVA-NeXT, выходит за рамки простого распознавания визуальной и текстовой информации. Она способна к рассуждениям и комплексному пониманию, что позволяет ей генерировать связные и информативные ответы на запросы, приближая возможности искусственного интеллекта к человеческому восприятию и взаимодействию с окружающей средой. Повышенная эффективность модели на сложных тестах, таких как Wukong и TaiSu, подтверждает её способность к решению задач, требующих не только анализа данных, но и логического мышления. Каждая инновация, рано или поздно, превращается в рутину.
Исследования показали, что модель SigLIP2 значительно превзошла существующие аналоги в задачах, требующих рассуждений и глубокого понимания информации. В частности, на наборах данных Wukong, TaiSu и Zero, SigLIP2 продемонстрировала передовые результаты, достигнув показателя в 50.1% в задачах, связанных с downstream-выполнением задач мультимодальными моделями. Кроме того, зафиксировано улучшение на 12.8% в точности извлечения длинных подписей (long caption cross-modal retrieval accuracy) на наборе данных Wukong (SigLIP2-L/16@256), что свидетельствует о значительном прогрессе в способности модели к комплексному анализу и сопоставлению визуальных и текстовых данных.
Данный труд, представляющий датасет DanQing, иллюстрирует неизбежную гонку вооружений в области машинного обучения. Создаётся впечатление, что каждая новая, впечатляющая модель требует всё больше и больше данных для обучения, словно пытается заполнить бездонную пропасть. Как справедливо заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект — это не только алгоритмы, но и данные, и люди, которые их создают». Этот датасет, состоящий из ста миллионов пар изображений и текста на китайском языке, призван улучшить производительность в задачах кросс-модального поиска, но в конечном итоге это лишь ещё один шаг в бесконечном цикле. Кажется, что “cloud-native” решения для хранения этих объёмов данных становятся всё сложнее и дороже, но кто обращает на это внимание, когда речь идёт о “революционном” прорыве? Система стабильно падает под нагрузкой — ну хоть последовательно.
Что дальше?
Представленный датасет DanQing, несомненно, расширяет возможности обучения мультимодальных моделей для китайского языка. Однако, увеличение размера датасета — это лишь отсрочка неизбежного. Производство всегда найдёт способ выжать из модели всё сок, обнажив скрытые предубеждения и несоответствия, которые тщательно скрывались за красивыми метриками. Важно помнить: 100 миллионов пар «изображение-текст» — это лишь ещё один уровень сложности в управлении техническим долгом.
Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на более тонких аспектах курирования данных. Улучшение качества аннотаций, борьба со смещениями и обеспечение репрезентативности данных — задачи, которые не решаются простым увеличением масштаба. Если код выглядит идеально — значит, его ещё никто не развернул в продакшене. Поэтому, стоит ожидать появления методов автоматической оценки качества данных и обнаружения аномалий.
В конечном счёте, важно помнить, что «революция» в области vision-language pretraining — это непрерывный цикл наращивания масштаба, выявления проблем и поиска новых решений. И каждая «революционная» технология завтра станет очередным пунктом в списке технического долга. Поэтому, стоит сосредоточиться не на создании идеального датасета, а на разработке инструментов для управления сложностью и извлечения максимальной пользы из имеющихся ресурсов.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.10305.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2026-01-17 09:39